Telif Hakkı Yasası – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez

Telif Hakkı Yasası

Kanunun arkasındaki niyet açıklandıktan sonra kavramsallaştırma yapılmalıdır. Temel olarak, iMCM, çok uluslu hukuk belge havuzunu anlamsal olarak düzenlemek için bir telif hakkı ontolojisi (kavramlaştırmanın sonucu) sağlar.

iMCM’de görünebilecek ilkel kavramların anlamı sistematik olarak ontoloji tarafından belirlenir. Nesneyi modellemede bakış açısını, tutarlılığı ve tutarlılığı korumak için ontolojik mühendisliğin önemli bir rol oynadığını düşünüyoruz.

Burada kısaca “niyet”, “eylem”, “kullanım durumu”, “adil kullanım” vb. terimleri, gösterilen telif hakkı ontolojisine monte edilmiş ortak kavramlar olarak gösteriyoruz.

Hiyerarşinin bu kısmına dayanarak, nesneler arasındaki potansiyel ilişki açıklığa kavuşturulabilir. Ve bu alana bağlı terimler genellikle niyete dayalı yaklaşık bir durumda kullanılır. “Niyet” perspektifinden, çok uluslu yasalar arasındaki karmaşık ve dinamik ilişki açıklığa kavuşturulabilir ve çok uluslu telif hakkı yasalarına dayanan takdir edilen kavramları veya terimleri haritalamak ve düzenlemek için temel olabilir.

Sistemik bilgi yönetimi metodolojisinin eksikliği nedeniyle eğitim alanındaki çoğu kullanıcı için ihtiyaç duydukları yasa maddelerini tam olarak aramak ve haritalamak oldukça zordur. Bu yazıda, anlamsal hukuk bilgi haritalaması için bir kavramsallaştırma çerçevesi geliştirmek için hukukun arkasındaki niyet modeli ve ontolojik mühendislik yaklaşımı öneriyoruz.

Yasanın arkasındaki tek tip niyet, yasalar arasındaki ortaklığın ve farklılığın tanınmasını kolaylaştırabilir; ontoloji, onları netleştirmek için iyi organize edilmiş bir kavram sağlayabilir. iMCM’ye genel bir bakış verdikten sonra, ontolojide tanımlanan ortak kavramı kullanarak yasanın arkasındaki niyetin nasıl temsil edileceğini açıklamak için bir yasa örneğini detaylandırıyoruz.

Gelecekte bu kavramsallaştırma sistemini iMCM ile geliştireceğiz. Bu sistemin kullanıcılarına iki temel destek işlevi üstlenmesi bekleniyor. Biri, yasaların niyete yönelik olarak alınmasıdır; diğeri ise rehberlik bilgisi üretimidir. Sonunda bu sistemi e-Öğrenim geliştirme ile ilgili son kullanıcılara sağlayacağız, ayrıca alan uzmanları ve deneyimli müşterilerle görüşerek sistemi değerlendirip iyileştireceğiz.

Kavramsal Kümeleme Kullanarak Üst Düzey Öğrenci Yanıtlarını Tahmin Etme

Akıllı bir ders verme sisteminin (ITS) teşhis yeteneği, öğrencilerinin kişisel tercihleri, stilleri ve stratejileri açısından farklılık gösterdiği ve çoğu zaman kendi kendisiyle çelişebilecek birden fazla hedefi olduğu için uyarlanabilir olmasına izin verse de, bir ITS kendini göstermeye mecburdur. 

Kendini geliştiren bir öğretmen, mevcut stratejilerde algılanan herhangi bir eksikliğe yanıt olarak yeni stratejileri gözden geçirebilir ve/veya öğrenebilir. Kendi kendini geliştirme, sistemin alan hakkında zaten bildiklerini genişleterek (örneğin, sisteminkinden daha iyi olduğu kanıtlanmış öğrenci çözümlerini dahil ederek) veya stratejileri uygulayan kural kompozisyonunu ve seçim mekanizmalarını düzelterek ele alınmıştır.

Telif hakkı cezası
Telif hakkı ihlali
Telif hakkı ihlali örnekleri
Telif hakkı Nedir
Telif hakkı örnekleri
Google telif hakkı
Fotoğraf telif hakkı cezası
Telif hakkı sorgulama

Katalitik öğretici deneyimlerden öğrenen hakkında doğru tahminlere kadar öğrenme ve kullanılabilir arka plan bilgisi olarak düzenleme yeteneğinin, öğrencinin hangi koşullar altında en iyi performansı göstereceğini belirlemeyi amaçlayan herhangi bir öğretim sistemi için çok faydalı olabileceği varsayılabilir. stratejisini geliştirmek. Büyük bir veri tabanında günlüğe kaydedilen ITS öğretici etkileşim verilerinin madenciliği, bu amaca ulaşmak için faydalı bilgiler ortaya çıkarabilir.

Tahmine dayalı modeller olarak kullanarak daha yüksek seviyeli tahmini geliştirmek için bir öğrenme çerçevesi öneriyoruz, yani bunlar, sistemin hangi eylemlerinin yüksek öğrenme kazancı sağlayabileceğine dair yararlı göstergeler, öğrenen-sistem etkileşim özellikleri boyunca oluşturulan kavramsal kümeler sağlar. Bu çerçeve, tahmine dayalı kümeleri aracılığıyla bir sistemin kendi kendini geliştirmesini destekleyebilen küme tabanlı bir öğrenme aracısı olan MORPHUS’ta gerçekleştirilir.

Kavramsal kümeleme, veri nesnelerini denetimsiz bir şekilde gruplar halinde organize eden ve her grup problem çözme alanında ilgili bir kavramı temsil eden tümevarımsal bir yöntemdir. MORPHUS iki yapay sinir ağı paradigması kullanır: kümeleme algoritması olarak Kendi Kendini Düzenleyen Harita (SOM) ve işlev tahmincisi olarak algılayıcı vb.

SOM kullanarak veri madenciliği etkileşim günlükleriyle kümeleri öğrenir ve ardından kümelerin özelliklerine dayalı tahmine dayalı parametreleri çıkarmak için algılayıcıyı kullanır. Yeni ve geliştirilmiş öğretim davranışları, herhangi bir kuralın yeniden uygulanmasına gerek kalmadan tahmine dayalı parametrelerin kullanılmasından kaynaklanabilir. Makalenin geri kalanı, MORPHUS içindeki öğrenme görevlerini ve performansının değerlendirilmesini tartışır.

Deneme Veri Kümesi

Aynı başlangıç ​​koşulları altında önemli deneyler yapabilmek için gerçek ortamda toplanan bir veri seti gereklidir. Bu bizim için ani ilerleme kaydetmemizde bir engel oldu.

Bir ITS’nin bilgi mühendisliği için çok yüksek maliyetinin yanı sıra, diğer araştırma alanlarında (örneğin, web kullanım madenciliği) paylaşılan verilerin kullanılabilirliğinin aksine, şu anda eğitimsel veri madenciliği için bir veri havuzu yoktur. araştırmacıları, yeni bir sistem uygulamaya ve dağıtmaya gerek kalmadan teknikleri karşılaştırmalarını sağlar.

Hipotezimizi test etmek için yeterli bir veri kümesini ödünç alarak bu engeli aştık. Ancak bu, veri setinin araç haline getirildiği hedeflerin benimsenmesi anlamına geliyordu.

Veri seti başlangıçta, aritmetik öğretmeni AnimalWatch’ın 104 öğrenciyle önceki öğretici etkileşimlerinin 11.612 örneğinden oluşuyordu. Belirsiz özelliklere sahip örnekleri kaldırarak önceden işledik. Örneğin, örneklerin %50’si bilinmeyen değerlere sahip olduğu için cinsiyet özelliği kaldırıldı ve bilinmeyen bilişsel gelişim seviyeleri için 500’den fazla örnek kaldırıldı.

99 öğrenci ile etkileşim vaka sayısı 11.070 oldu. Her örnek, öğrenci, problem ve ipucu özellikleri ve öğrencinin problemi çözmek için mevcut çabaları hakkında bilgi içerir. Her örneği temsil etmek için 28 öznitelik kullandık. Sahip olduğumuz, ADVISOR tarafından kullanılan veri kümesinin önceki (dolayısıyla gerçek değil) versiyonudur. Gerçek veri kümesinin tüm özellikleri tartışılmaktadır.

ADVISOR, AnimalWatch’ın öğretim stratejilerini yöneten buluşsal yöntemleri ML’den türetilen stratejilerle değiştiren iki aracılı bir makine öğrenimi (ML) mimarisidir. İlk etmen, biri öğrencinin bir sonraki yanıtının zaman miktarını tahmin etmek için iki doğrusal regresyon modeli kullandı ve diğeri, bir sonraki yanıtın doğru olma olasılığını çıktılar. Sonuçlar daha sonra ikinci ajan tarafından optimal öğretim stratejileri oluşturmak için kullanılır.